據賓夕法尼亞州立大學的研究人員稱，解決大規模問題(如航空公司的時間表和供應鏈物流)的重要優化算法可能很快就會得到二維材料的推動，這將使算法能夠更好地解決這些問題并減少能源的使用。
這些大規模的問題被稱為組合優化問題，這些問題非常復雜，使用窮舉式搜索找到最佳解決方案有時是不可行的。因此，算法是解決這些問題的寶貴工具，它能找到潛在的最佳解決方案。
研究人員提出了一個解決方案，將一種被稱為模擬退火的優化算法與一種被稱為內存計算的技術相結合。模擬退火是基于冶金學中的退火，即金屬被加熱后，原子會自我重組，然后在最低能量狀態下結晶。
研究時，科學家提議使用模擬退火算法來尋找伊辛模型的自旋玻璃系統(Ising spin glass system)的基態，這是一個以自旋方向的隨機性為特征的磁性系統。要做到這一點，他們需要進行高端計算操作。為了進行這些計算，他們使用了二維材料，也就是只有幾個原子厚的材料。
研究員表示：“首先，使用基于二維材料的晶體管可以實現超低功率運行，節省能源。然后，這項工作中使用的乘法器電路非常獨特，使我們能夠有效地計算自旋系統的能量。最后，與模擬退火的實現方式不同，實現我們工作所需的硬件不需要隨著問題的大小而擴展。”
科學家說，將二維材料用于這一目的具有重要意義，因為二維材料是硅技術的替代品，可能為未來的電子技術鋪平道路。
該研究論文題為"An Annealing Accelerator for Ising Spin Systems Based on In‐Memory Complementary 2D FETs"，已發表在《先進材料》期刊上。
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